搜索引擎——用户搜索意图的理解及其难点解析，本质是利用机器学习用户的意图分类
用户搜索意图的理解及其难点解析 搜索引擎涉及的技术非常的繁复，既有工程架构方面的，又有算法策略方面的。综合来讲，一个搜索引擎的技术构建主要包含三大部分： 对 query 的理解 对内容（文档）的理解 对 query 和内容（文档）的匹配和排序 (点击放大图像) 我们今天主要探讨其中的 Query Understanding，即对 query 的理解。对 query 的理解， 换句话说...
你的机器学习模型为什么会出错？奉上四大原因解析及五条改进措施
对开发者来说，目前有一系列的机器学习模型可供选择。雷锋网(公众号：雷锋网)了解，可以用线性回归模型预测具体的数值，用逻辑回归模型对不同的运算结果进行归类，以及用神经网络模型处理非线性的问题等等。 不论哪一种，当模型选定之后，下一步就是利用大量的现有数据对相关的机器学习算法进行训练，探究既定的输入数据和预想的输出结果之间的内在关系。但这时可能会出现一种情况：训练结果能够成功应用于原始输入和输出，可....
纽约大学陈溪解析机器学习和智能决策：从一个高峰到另一个高峰还有多远？
6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲。论坛上，五位科学家围绕算法、数据、应用，结合各自的研究领域，畅谈了现状和未来的发展。纽约大学商学院助理教授陈溪参加此次论坛并发表题为“从机器学习到智能决策“的演讲。 雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，陈溪博士目前是纽约大学商学院助理教授，Carnegie.....
清华机器学习科学家李建：如何用深度学习来解析时空大数据？
雷锋网AI科技评论按：6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲，雷锋网(公众号：雷锋网)记者也对论坛进行了跟踪报道。本篇内容根据机器学习领域专家李建的论坛分享实录整理而成。 李建，清华大学交叉信息研究院助理教授、杉数科技科学家，美国马里兰大学博士、国内机器学习领域最顶尖的前沿科学家之一，国际学术....
Pedro Domingos深度解析机器学习五大流派中主算法精髓
本文联合编译：Blake, 高斐 Pedro Domingos是华盛顿大学计算机科学与工程学教授，也是国际机器学习协会的联合创始人之一。他曾在IST Lisbon获得电子工程和计算科学的硕士学位，在加州大学Irvine分校获得信息与计算科学博士学位。而后在IST作为助理教授工作了两年，于1999年加入华盛顿大学。他还是SIGKDD创新奖获得者（数据科学领域中最高奖项），也是AAAI Fello.....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（7）
2.2.4 可视化数据分布 下面以可视化方式对数据特征、数据分布等进行探索分析。1. 箱形图 首先绘制训练集中特征变量V0 的箱形图：fig = plt.figure(figsize=(4, 6)) # 指定绘图对象的宽度和高度sns.boxplot(train_data['V0'],orient="v", wi....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（6）
2.2 赛题数据探索2.2.1 导入工具包 先要导入一些Python 工具包，用于数据计算和可视化显示。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom scipy import statsimport warning....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（5）
2.1.5 变量转换1. 变量转换的目的 在使用直方图、核密度估计等工具对特征分布进行分析的过程中，我们可能会发现一些变量的取值分布不平均，这将会极大影响估计。为此，我们需要对变量的取值区间等进行转换，使其分布落在合理的区间内。 如图1-2-11 所示，经过对数变换减轻了数据大量聚集在左侧的情况，其分布也更加趋于....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（4）
2.1.3 缺失值处理1. 缺失值的产生原因和分类 缺失值的产生原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由机械导致的数据缺失，比如数据存储的失败、存储器损坏、机械故障导致某段时间的数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失。比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（3）
2 数 据 探 索2.1 理论知识2.1.1 变量识别 变量识别就是对数据从变量类型、数据类型等方面进行分析。举个例子，数据如表1-2-1所示：表1-2-1 我们可以从以下方面对其进行变量识别：1. 输入变量与输出变量 输入变量（也称为“predictor”或“特征”）有....
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